头颈部放疗后咳嗽、呼气训练与慢性误吸

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦头颈部癌症患者放疗后的咳嗽、呼气训练与慢性误吸问题。研究涉及 EMST 设备的使用,用于强化吞咽和咳嗽相关肌肉,训练方案为每周 5 天、每天 5 组、每组 5 次,持续 8 周,每天约 15 分钟,并每周与言语病理学家会面一次

M.D. Anderson Cancer CenterM.D. Anderson Cancer Center
clinicaltrials
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音频预测Head and Neck Cancer
Cough, Expiratory Training, and Chronic Aspiration After Head and Neck Radiotherapy

基本信息

模态
音频
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

头颈部放疗后咳嗽、呼气训练与慢性误吸

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦头颈部癌症患者放疗后的咳嗽、呼气训练与慢性误吸问题。研究涉及 EMST 设备的使用,用于强化吞咽和咳嗽相关肌肉,训练方案为每周 5 天、每天 5 组、每组 5 次,持续 8 周,每天约 15 分钟,并每周与言语病理学家会面一次。数据可用于分析呼气训练对吞咽和咳嗽功能的影响,以及预测慢性误吸风险(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:头颈部癌症。研究访视:如果您被认定符合条件并且同意参加 EMST 治疗研究的治疗部分,您将接受培训,学习如何使用 EMST 设备。该设备旨在帮助增强用于吞咽和咳嗽的肌肉。要使用这个小巧的手持设备,您需要佩戴鼻夹以防止空气从鼻子逸出。您将被要求坐直,深吸一口气,屏住呼吸片刻,然后用力向设备内吹气,直到密封被冲破。您将在家中使用 EMST 设备,按照 5-5-5 方案(5 次重复、5 组、每周 5 天)持续 8 周。使用 EMST 设备在您训练的每一天应花费约 15 分钟。在这 8 周期间,每周一次,您将在 MD Anderson 头颈中心与言语病理学家会面。每次访视时,您将使用该

【主题与分类】

主题标签:Head and Neck Cancer。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02662907

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:头颈部癌症。研究访视:如果您被认定符合条件,并同意参加EMST疗法研究的治疗部分,您将接受如何使用EMST设备的培训。该设备旨在帮助增强用于吞咽和咳嗽的肌肉。使用这个小巧的手持设备时,您需要佩戴鼻夹,以防止空气从鼻子逸出。您将被要求坐直,深吸一口气,屏住呼吸片刻,然后用力向设备内吹气,直到密封被冲破。您将在家里按照5-5-5计划使用EMST设备(每次5组,每组5次重复,每周5天),持续8周。使用EMST设备在您训练的每一天应大约需要15分钟。在这8周期间,每周1次,您将在MD Anderson头颈中心与言语病理学家会面。每次访视时,您将使用数字压力计重新测试您呼气和咳嗽的用力程度。EMST设备的阻力将根据每周的测量结果进行调整。研究时长:您将参与研究最长12个月。

您的研究参与将在下述随访电话后结束。如果您无法使用EMST设备、医生认为提前退出对您最有利,或您无法遵循研究指示,您将被提前终止研究。随访访视:使用EMST设备8周后,您将进行一次随访访视。* 您将接受与筛选时相同的功能测试(改良钡餐吞咽检查以及舌力、张口度和用力呼气及咳嗽能力的测试)。* 您将填写问卷,并被询问有关症状和生活质量的问题。随访电话:在您加入研究12个月后,我们将通过电话联系您,以完成4份关于您的症状、健康和生活质量的问卷。这通电话最多需要15分钟。这是一项研究性研究。EMST设备已获FDA批准用于锻炼

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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